금융사기 조직 증가세…SAS "AI·네트워크 탐지 전략 필수"

DB손해보험, 분석 시간 축소…"네트워크 기반 사기 적발 정확도 99%"

조직적 금융사기 확산을 막으려면 인공지능(AI)과 네트워크 분석을 합친 탐지 전략이 필요하다는 주장이 나왔다. 

SAS는 지능형 금융범죄가 조직적 공모 형태로 진화되는 것을 막기 위해 이런 방식이 필수라고 18일 밝혔다. 

SAS코리아 조민기 상무는 "기존 거래 모니터링이나 이상금융거래탐지시스템으로는 범죄 단체가 만든 공모 구조를 파악하기 어렵다"며 "고객 정보와 계좌와 디바이스 등 엔티티 데이터를 함께 분석해야 한다"고 주장했다. 이어 "네트워크 기반 분석을 통해 숨겨진 공모 관계를 전체적으로 파악하는 것이 핵심"이라고 강조했다.

SAS 로고. (사진=SAS)

실제 보험업계에서는 공모 형태의 보험사기가 꾸준히 늘고 있다. 은행권에서는 대출 사기와 송금 사기와 불법 환전과 온라인 도박 자금이 뒤섞여 빠르게 순환되는 구조가 나타난다. 여기에 서비스형 자금세탁까지 결합하며 적발이 더 어려워지는 상황이다.

일부 금융사 직원이 범죄 조직과 연루되는 내부자 사례도 증가하고 있다.

조 상무는 "이런 복잡한 사기 구조를 추적하기 위해서는 개별 거래가 아닌 전체 네트워크를 분석해야 한다"며 "거래와 엔티티를 동시에 분석하면 기존 방식으로는 보이지 않던 연루 고리가 드러나 공모 여부를 정확히 판단할 수 있다"고 말했다.

DB손해보험은 SAS 바이야 기반의 AI·네트워크 분석 시스템 DB T-시스템을 국내 최초로 구축해 자동차보험 가입 정보와 청구 기록, 사고 이력을 통합 분석하는 체계를 만들었다. 이를 통해 수십에서 수천 건의 관련 사례를 즉시 확인하는 구조를 마련했다.

이후 DB손해보험은 "공모 관계 분석 시간이 기존 수 시간에서 2분 이내로 줄었다"며 "동일 시간에 약 30건의 분석을 처리할 수 있게 됐다"고 밝혔다. 이어 "사기 분석 정확도는 99%로 향상돼 조직적 사기의 확산을 초기에 차단할 수 있다"고 덧붙였다.

해외에서도 SAS 바이야 네트워크 분석은 국제 범죄 조직이 수행하는 자금 세탁 과정에서 자금 흐름을 차단하는 데 활용되고 있다. 글로벌 감독기관과 대형 은행들이 자금 인출의 전 과정을 추적하는 데 이 기술을 도입하고 있다.

이중혁 SAS코리아 대표는 "SAS 바이야의 AI·네트워크 분석 기반 사기 탐지 기능으로 수많은 글로벌 금융기관들이 정교해지는 조직적 금융범죄에 선제 대응하고 있다"며 "우리는 네트워크 분석을 비롯한 SAS의 하이브리드 분석·적발 기법으로 금융기관의 범죄 대응 영역을 확대할 것"이라고 밝혔다.